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基于强化学习的车联网资源分配方法、存储介质及设备
成果名称: | 基于强化学习的车联网资源分配方法、存储介质及设备 | 关键字: | 车联网 , 联网 , 分配 , 动作 , 回放 , 网络 , target , 频谱 , 策略 , 资源分配 | 应用行业: | 汽车制造业 |
高新技术领域: | 先进制造技术 | 所在地: | 广东省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN202211063218.2 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 华南师范大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 6.00 | 所属十强产业: |
本申请公开一种基于强化学习的车联网资源分配方法,包括:车联网环境模块收集当前环境数据传输存放到初始经验回放模块;余弦相似性模块对初始经验回放模块存放数据过滤发送到频谱分配模块和发射功率分配模块用以训练Target网络;基于DQN算法的功率分配模块和基于DDPG算法的发射功率分配模块输出分配动作,经最终策略模块将动作复合,作用于车联网环境模块。本发明通过将环境变化的变量作为参量计算,提高车联网资源分配的可靠性;通过将频谱与功率条件复合分析,使车联网资源分配结果偏差降低;通过对经验回放加入了余弦相似性过滤,使整个系统更快的趋向于收敛。
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刘会杰
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